Fugu-MT 論文翻訳(概要): UVTM: Universal Vehicle Trajectory Modeling with ST Feature Domain Generation

論文の概要: UVTM: Universal Vehicle Trajectory Modeling with ST Feature Domain Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07232v3
Date: Tue, 23 Apr 2024 06:57:40 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-04-24 19:16:06.696628
Title: UVTM: Universal Vehicle Trajectory Modeling with ST Feature Domain Generation
Title（参考訳）: UVTM:ST特徴領域生成を用いたユニバーサル車両軌道モデリング
Authors: Yan Lin, Jilin Hu, Shengnan Guo, Bin Yang, Christian S. Jensen, Youfang Lin, Huaiyu Wan,
Abstract要約: Universal Vehicle Trajectory (UVTM) は、不完全またはスパースな軌道に基づいて異なるタスクをサポートするように設計されている。スパーストラジェクトリを効果的に処理するために、疎サンプリングされたトラジェクトリから密サンプリングされたトラジェクトリを再構成することにより、UVTMを事前訓練する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 34.918489559139715
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Vehicle movement is frequently captured in the form of trajectories, i.e., sequences of timestamped locations. Numerous methods exist that target different tasks involving trajectories such as travel-time estimation, trajectory recovery, and trajectory prediction. However, most methods target only one specific task and cannot be applied universally. Existing efforts to create a universal trajectory model often involve adding prediction modules for adapting to different tasks, while also struggle with incomplete or sparse trajectories. To address these shortcomings, we propose the Universal Vehicle Trajectory Model (UVTM) designed to support different tasks based on incomplete or sparse trajectories without the need for retraining or extra prediction modules. To addresses task adaptability on incomplete trajectories, UVTM divide the spatio-temporal features of trajectories into three distinct domains. Each domain can be masked and generated independently to suit the input and output needs of specific tasks. To handle sparse trajectories effectively, UVTM is pre-trained by reconstructing densely sampled trajectories from sparsely sampled ones, allowing it to extract detailed spatio-temporal information from sparse trajectories. Experiments involving three representative trajectory-related tasks on two real-world vehicle trajectory datasets provide insight into the intended properties performance of UVTM and offer evidence that UVTM is capable of meeting its objectives.
Abstract（参考訳）: 車両の移動は、しばしば軌跡、すなわちタイムスタンプされた位置の列の形で捉えられる。移動時間推定、軌道回復、軌道予測など、軌跡を含む様々なタスクを目標とする多くの手法が存在する。しかし、ほとんどのメソッドは1つの特定のタスクのみをターゲットにしており、普遍的に適用することはできない。普遍軌道モデルを作成するための既存の努力は、しばしば異なるタスクに適応するための予測モジュールの追加を伴う。これらの欠点に対処するために,不完全な軌道やスパース軌道に基づく様々なタスクを,再訓練や余分な予測モジュールを必要とせずに支援するUniversal Vehicle Trajectory Model (UVTM)を提案する。不完全な軌跡に対するタスク適応性に対処するため、UVTMは軌跡の時空間的特徴を3つの異なる領域に分割する。各ドメインは、特定のタスクの入力と出力のニーズに合うように、独立してマスクされ、生成される。スパース軌道を効果的に処理するために、UVTMはスパース標本から高密度サンプル軌道を再構成し、スパース軌道から詳細な時空間情報を抽出することにより事前訓練される。 2つの実世界の車両軌道データセット上の3つの代表的な軌道関連タスクを含む実験は、UVTMの意図された特性性能に関する洞察を与え、UVTMがその目的を満たすことができることを示す。

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